package HashTable;//给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words。 words 中所有字符串 长度相同。
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// s 中的 串联子串 是指一个包含 words 中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。 
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// 例如，如果 words = ["ab","cd","ef"]， 那么 "abcdef"， "abefcd"，"cdabef"， "cdefab"，
//"efabcd"， 和 "efcdab" 都是串联子串。 "acdbef" 不是串联子串，因为他不是任何 words 排列的连接。 
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// 返回所有串联字串在 s 中的开始索引。你可以以 任意顺序 返回答案。 
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// 示例 1： 
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//输入：s = "barfoothefoobarman", words = ["foo","bar"]
//输出：[0,9]
//解释：因为 words.length == 2 同时 words[i].length == 3，连接的子字符串的长度必须为 6。
//子串 "barfoo" 开始位置是 0。它是 words 中以 ["bar","foo"] 顺序排列的连接。
//子串 "foobar" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["foo","bar"] 顺序排列的连接。
//输出顺序无关紧要。返回 [9,0] 也是可以的。
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// 示例 2： 
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//输入：s = "wordgoodgoodgoodbestword", words = ["word","good","best","word"]
//输出：[]
//解释：因为 words.length == 4 并且 words[i].length == 4，所以串联子串的长度必须为 16。
//s 中没有子串长度为 16 并且等于 words 的任何顺序排列的连接。
//所以我们返回一个空数组。
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// 示例 3： 
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//输入：s = "barfoofoobarthefoobarman", words = ["bar","foo","the"]
//输出：[6,9,12]
//解释：因为 words.length == 3 并且 words[i].length == 3，所以串联子串的长度必须为 9。
//子串 "foobarthe" 开始位置是 6。它是 words 中以 ["foo","bar","the"] 顺序排列的连接。
//子串 "barthefoo" 开始位置是 9。它是 words 中以 ["bar","the","foo"] 顺序排列的连接。
//子串 "thefoobar" 开始位置是 12。它是 words 中以 ["the","foo","bar"] 顺序排列的连接。 
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// 提示： 
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// 1 <= s.length <= 10⁴ 
// 1 <= words.length <= 5000 
// 1 <= words[i].length <= 30 
// words[i] 和 s 由小写英文字母组成 
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import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;

//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class findSubstring {
    public List<Integer> findSubstring(String s, String[] words) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        if (s == null || s.length() == 0 || words == null || words.length == 0) return res;
        HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
        int one_word = words[0].length();  //每个单词的长度
        int word_num = words.length;   //有几个单词
        int all_len = one_word * word_num;  //滑动窗口的大小
        //将所有的word放入map中统计数量
        for (String word : words) {
            map.put(word, map.getOrDefault(word, 0) + 1);
        }
        //遍历每一个起始位置
        for (int i = 0; i < s.length() - all_len + 1; i++) {
            //截取len长度的字符串，作为当前窗口的字符串
            String tmp = s.substring(i, i + all_len);
            HashMap<String, Integer> tmp_map = new HashMap<>();
            //遍历这个窗口，计数这个窗口中可以截取的word和对应次数
            for (int j = 0; j < all_len; j += one_word) {
                String w = tmp.substring(j, j + one_word);
                tmp_map.put(w, tmp_map.getOrDefault(w, 0) + 1);
            }
            //如果两个map重合则成立
            if (map.equals(tmp_map)) res.add(i);
        }
        return res;
    }


    //回溯方法超时
    public List<Integer> findSubstring1(String s, String[] words) {

        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        int word_len = words[0].length();
        int words_len = words.length;
        int len = word_len * words_len; //滑动窗口的大小

        if(s.length() < len){
            return res;
        }
        dfs(words, new boolean[words_len]);
        //遍历字符串，每次截取len长度，进行比较.
        for(int i=0;i<=s.length()-len;i++){
            if(path.contains(s.substring(i,i+len))){
                res.add(i);
            }
        }

        return res;

    }


    List<String> path = new ArrayList<>();// 回溯将所有可能的字符串求出来
    List<String> sb = new ArrayList<>();
    private void dfs(String[] words, boolean[] used){
        if(sb.size() == words.length){
            StringBuilder stb = new StringBuilder();
            for(String s : sb){
                stb.append(s);
            }
            path.add(stb.toString());
            return;
        }

        for(int i=0;i<words.length;i++){
            if(used[i]){
                continue;
            }
            used[i] = true;
            sb.add(words[i]);
            dfs(words,used);
            used[i] = false;
            sb.remove(sb.size()-1);
        }
    }
}
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
